全球气候变化驱动因素分析18512023年温室气体排放与温度变化数据集

标题：全球气候变化驱动因素分析1851-2023年温室气体排放与温度变化数据集

数据内容： 本数据集记录了1851年至2023年间，全球范围内由温室气体排放引起的平均地表温度变化。数据集包含以下关键要素： 1. 实体（Entity）：标识数据所涉及的国家、地区或组织，共有237种不同值。 2. 代码（Code）：用于唯一标识实体的代码，共有218种不同值。 3. 年份（Year）：数据记录的时间维度，共有173种不同值。 4. 温室气体排放引起的地表温度变化：包括以下具体指标： - 化石燃料和工业活动产生的二氧化碳（CO?）排放引起的变化。 - 农业和土地利用产生的二氧化碳（CO?）排放引起的变化。 - 化石燃料和工业活动产生的甲烷（CH?）排放引起的变化。 - 农业和土地利用产生的甲烷（CH?）排放引起的变化。 - 化石燃料和工业活动产生的一氧化二氮（N?O）排放引起的变化。 - 农业和土地利用产生的一氧化二氮（N?O）排放引起的变化。

数据来源：互联网公开数据

数据用途： 该数据集可用于多个行业的研究与分析： 1. 环境科学：研究温室气体排放对全球气候变化的具体影响，评估不同来源的贡献。 2. 政策制定：为政府和组织制定减排政策提供数据支持。 3. 能源行业：分析化石燃料和工业活动对气候变化的影响，优化能源结构。 4. 农业与土地利用：研究农业和土地利用对温室气体排放的贡献，制定可持续农业实践。 5. 气候研究：支持全球气候变化模型的构建与验证，提供历史数据参考。

标签：温室气体, 气候变化, 全球变暖, 温室效应, 温室气体排放, 温室气体来源, 温室气体影响, 温室气体数据分析, 温室气体历史数据, 温室气体与温度变化

行业分类： 1. 环境科学与工程 2. 政策与公共管理 3. 能源与电力 4. 农业与土地管理 5. 气候研究与建模

统计信息分析： 1. 数据集覆盖了173个不同的年份，时间跨度超过170年，为长期气候变化研究提供了坚实基础。 2. 数据集中的实体和代码分别有237和218种不同值，表明数据来源的多样性和广泛性。 3. 温室气体排放引起的地表温度变化指标具有大量不同的值（如CO?排放引起的温度变化有22,981种不同值），表明数据集在捕捉细微变化方面的高分辨率。 4. 数据集中的不同字段变化范围差异较大，表明不同温室气体对温度变化的贡献存在显著差异，为深入分析不同气体的相对影响提供了可能性。